Pasar de la teoría a la acción fue el mensaje que atravesó las dos mesas celebradas el 12 de junio en el VIII Encuentro de Expertos en Gestión Sanitaria y Economía de la Salud, dirigido por Jaume Puig Junoy, Distinguished Professor de la UPF-BSM. La jornada conectó dos debates distintos, el uso de guías para orientar la utilización y pago de medicamentos en el SNS y la incorporación de la inteligencia artificial en salud, con una conclusión común: el sistema ya dispone de herramientas y conocimiento, pero sigue pendiente su aplicación efectiva.
La primera mesa, en recuerdo de José Luis Segú Tolsa, codirector de ediciones anteriores del encuentro, estuvo dedicada a la ‘Utilización y pago de medicamentos en el SNS: guías para la orientación a resultados en salud’. La moderó Ana Clopés Estela, directora del Área del Medicamento de CatSalut, quien situó el debate en el legado de Segú, en una forma de trabajar orientada a la toma de decisiones y no solo a la elaboración metodológica.
El mensaje más directo lo planteó Max Brosa Riestra, Market Access advisor, en una ponencia titulada ‘Evaluación económica de medicamentos: no necesitamos más guías’. Brosa defendió que España cuenta ya con guías, experiencia acumulada y profesionales capaces de realizar evaluación económica, por lo que el problema no estaría en la ausencia de método, sino en la falta de uso sistemático de las herramientas disponibles.
España acumula siete guías de evaluación económica, la última elaborada por el Comité Asesor de la Prestación Farmacéutica en 2024, más de 600 estudios publicados en tres décadas y un marco legal que, desde la Ley de Garantías de 2015, obliga a aplicar criterios de coste-efectividad. La capacidad técnica, vino a decir, está descontada desde hace años.
Los resultados, sin embargo, contaban otra historia. Brosa recordó que el plan de consolidación de los IPT, presentado en 2020, generó 181 informes en dos años de los que solo seis incorporaron una evaluación económica completa, y que la justicia anuló ese plan en 2023. Su lectura fue tan directa como incómoda para la sala: el problema nunca estuvo en la falta de método, sino en no haberlo aplicado.
En esa misma intervención expuso un dato poco difundido que tendió un puente con la mesa siguiente. La Agencia Española de Medicamentos (Aemps) utiliza para elaborar sus Informes de Posicionamiento Terapéutico (IPT) una herramienta de inteligencia artificial, bautizada como IPT Maker, cuya adquisición costó 14.600 euros.
Cristina Espinosa, directora de acceso para Iberia en Cencora, corrigió de entrada el título de su ponencia: no han pasado diez años desde la guía de criterios de acuerdos de riesgo compartido, sino 12, y 15 desde el primer acuerdo de pago por resultados, firmado en Cataluña entre el Institut Català d'Oncologia y AstraZeneca. Aquella guía, coordinada por Puig-Junoy y el propio Segú, sigue siendo, según defendió, la única de su clase en España.
Espinosa reivindicó el papel de José Luis Segú en el desarrollo metodológico de estos instrumentos y defendió su utilidad para abordar la incertidumbre asociada a determinados medicamentos. También señaló que la guía coordinada por Puig Junoy y Segú sigue siendo la única de este tipo en España, lo que refuerza la idea de que el problema no es tanto la inexistencia de referencias como su aplicación práctica.
La reflexión sobre herramientas disponibles se amplió con Marta Trapero Bertrán, economista y profesora titular de la Universitat de Lleida, que abordó los métodos y marcos para la fijación de precios de terapias en combinación. Su intervención puso de manifiesto la dificultad de adaptar los modelos tradicionales de precio y reembolso a terapias en las que el valor clínico se genera por la combinación de medicamentos, a menudo de compañías diferentes. En este caso, la cuestión se complica porque obliga a resolver cómo se reparte el valor sin chocar con las reglas de competencia.
Por ello, Trapero defendió la necesidad de avanzar en marcos capaces de atribuir valor y distribuir precio en esos escenarios. El problema, planteó, no se limita al cálculo económico, sino que afecta a la propia arquitectura de decisión del sistema, todavía muy centrada en productos individuales. En este sentido, explicó que la problemática de los precios por indicación está estrechamente vinculada a la de combinaciones.
Las oficinas sin puentes
El debate posterior analizó diferentes aspectos del recién aprobado Real Decreto de Evaluación de Tecnologías Sanitarias. Trapero fue contundente al señalar que lo más grave no es que la norma separe la valoración de medicamentos y la de tecnologías en dos oficinas, sino que no explique cómo se comunican entre sí. “Las dos oficinas tienen que estar conectadas”, reclamó, antes de cuestionar que unas comisiones de 22 y 28 miembros puedan tomar decisiones ágiles y de verdad compartidas.
Brosa relativizó el papel del decreto desde el otro extremo. A su juicio, la evaluación económica se practica desde hace dos décadas con guía o sin ella, no hay traba administrativa que lo impida y una revisión de la parte económica en torno a 70 o 90 días resulta perfectamente factible si se cumple lo prometido. El único riesgo que reconoció es que la nueva tramitación administrativa de la evaluación quede separada de la de financiación, un desajuste capaz de enredar el proceso.
Desde el público, Isabel Pineros llevó el foco al Anteproyecto de Ley del Medicamento, que no contempla modificar el precio de un fármaco según la indicación, justo uno de los problemas que la mesa había señalado como pendientes. Los ponentes coincidieron en que la pieza que falta es el real decreto de precios y financiación, todavía a la espera, sin el cual el resto del andamiaje legislativo queda a medias.
Del algoritmo al impacto
La segunda mesa, moderada por Antoni Gilabert, director de innovación del Hospital del Mar, cambió de asunto sin cambiar de marco. Su título, ‘De la idea a la acción y de la acción al impacto’, enlazaba con la consigna de la jornada. Marine Renard, endocrinóloga y referente en inteligencia artificial del mismo hospital, abrió con una imagen elocuente, la del valle de la muerte de la IA en medicina, y citó un trabajo publicado en 2024 en la revista New England Journal of Medicine (NEJM) según el cual solo entre el uno y el tres por ciento de los algoritmos aprobados por la FDA llegan a la práctica clínica. Para cruzar ese valle, sostuvo, hay que desarrollar los algoritmos dentro de los propios hospitales.
Renard insistió en que la IA debe evaluarse como cualquier otra intervención clínica y vigilarse de forma continua, porque su rendimiento se degrada cuando cambian los datos o la práctica. Lo ilustró con un contraejemplo conocido, el Quantus Skin, que prometía una elevada precisión y la perdió al usarse en hospitales reales. De ahí dedujo que el modelo sostenible no consiste en vender un algoritmo cerrado, sino en acompañar a cada centro como una consultora, mientras el hospital conserva la gobernanza y la adaptación a su población.
Raúl López Martínez, responsable de sistemas de información del Hospital Gregorio Marañón, ofreció el reverso práctico con casi 60 personas en su equipo y 121 proyectos en marcha. El rediseño de la actividad quirúrgica elevó el rendimiento del 68 al 80%, una batería de ocho robots de automatización ahorra alrededor de 5.700 horas administrativas al mes y el cerebro digital, rebautizado Ariadna, ya gestiona 22 casos de uso asistencial en tres meses, desde la alerta por estenosis aórtica grave hasta la priorización de pacientes.
El cierre lo puso Manuel Liñán, director médico del Hospital Virgen de las Nieves de Granada, con un caso previo a la propia IA, el de la teledermatología. Su servicio, de referencia para unas 900.000 personas, arrastraba esperas de 90 a 150 días que no eran un problema, sino el síntoma de un circuito mal diseñado. El rediseño, apoyado en el triaje del dermatólogo a partir de imágenes e historia clínica, bajó la respuesta a nueve horas, redujo la lista de espera a la mitad y permitió atender los melanomas en menos de 72 horas. Sobre ese recorrido se apoya ahora un software de clasificación de imágenes desarrollado con la Universidad de Granada, concebido como doble verificación y no como sustituto del especialista. “La IA no rediseña la dermatología, lo hace el equipo directivo”, remató.
Quién responde por la máquina
El turno de preguntas devolvió a la mesa los asuntos de fondo. La responsabilidad clínica fue el primero: ningún ponente puso en duda que la última decisión siga en manos del profesional, porque, como resumió Renard, solo una persona puede mirar a otra y decirle que está ahí para ella. La certificación abrió otro frente, con la convivencia incómoda entre el reglamento de productos sanitarios y el reglamento europeo de inteligencia artificial, que endurecerá el uso interno de algoritmos desarrollados en los propios hospitales.
Aparecieron también los sesgos de las poblaciones con que se entrenan los modelos, la dificultad de preparar datos de calidad, hasta el punto de que un proyecto de resultados en cáncer solo pudo medir 14 de 96 indicadores, y la falta de coordinación entre hospitales y comunidades pese al marketplace de algoritmos del Ministerio. La pregunta económica sobrevoló el conjunto, con la evaluación del retorno de estas herramientas aún pendiente de sistematizar. Liñán rechazó que el debate se plantee en términos de medicina para ricos y para pobres, porque en un sistema público el criterio es la equidad y la accesibilidad.
Renard situó ahí el verdadero foco: antes de perseguir diagnósticos espectaculares, conviene desplegar la IA en la gestión y los procesos, donde el peor escenario es que un paciente espere algo más en urgencias y donde el ahorro puede revertir en atención. Pese a las cautelas, se mostró optimista sobre el potencial español para liderar la IA sanitaria en Europa.
Lilisbeth Perestelo: 
